Evgeny Dyuka: Оранжевая зона вверху - предсказывает движение вниз, зеленая внизу - движение вверх, толщина степень уверенности нейросети. Работает только на BTCUSD M1 (пока...). Круто? ))
Исходя из этой картинки, обучение происходит крайне редко или не достаточно корректно, потому как в ином случае таких зон просто не было на момент применения обученной системы.
Ни для кого наверное не будет открытием тот факт, что тестер стратегий в МТ, по сути и есть та самая обученная нейросистема.
Ну это если совсем из далека смотреть)) При детальном рассмотрении видно, что все на так просто. Один раз обучал, это первая проба. Зона обучения примерно до 1го февраля, потом тестовый датасет до 24 февраля. Вообще, эта нейро собрана на коленке, удивительно, что она вообще что то показывает. Есть понимание куда дальше двигаться.
Исходя из этой картинки, обучение происходит крайне редко или не достаточно корректно, потому как в ином случае таких зон просто не было на момент применения обученной системы.
Ни для кого наверное не будет открытием тот факт, что тестер стратегий в МТ, по сути и есть та самая обученная нейросистема.
У вас есть работающие примеры с правильным обучением? Я имею ввиду не секретные нейросети которые делают миллионы профита, такие у всех есть )) А те, которые публичные.
Evgeny Dyuka: Ну это если совсем из далека смотреть)) При детальном рассмотрении видно, что все на так просто. Один раз обучал, это первая проба. Зона обучения примерно до 1го февраля, потом тестовый датасет до 24 февраля. Вообще, эта нейро собрана на коленке, удивительно, что она вообще что то показывает. Есть понимание куда дальше двигаться.
Т.е. по сути вы еще не разработали систему(торговли) по ней, пока вы только видите относительно приемлемый для вас исход предсказаний, а торговать пробовали и какие правила применяете?
Т.е. по сути вы еще не разработали систему(торговли) по ней, пока вы только видите относительно приемлемый для вас исход предсказаний, а торговать пробовали и какие правила применяете?
Хороший вопрос. Принципиально не думаю о превращении в сделки. Как только начинаешь заниматься тейками/стопами/бэктестами сразу мозг скукоживается и начинаешь с мельницами воевать. Делаю индикатор, остальное само сростется.
Evgeny Dyuka: У вас есть работающие примеры с правильным обучением? Я имею ввиду не секретные нейросети которые делают миллионы профита, такие у всех есть )) А те, которые публичные.
У меня.... Я делаю выводы из бэктестов в тестере, как вы думаете какой результат вы получите, если ваша система корректно обучена? Практически 90% исход верных входов. Ранее эти же бэктесты не давали такого исхода, из чего делаю вывод, что обучение в данном случае было корректным.
Я думаю по другому. Каждый предиктор разделяется по случайной точке, но выбирается все равно лучшее получившееся разделение.
Пошёл их хелп смотреть, но толком не понял - уж больно запутанно пишут. Попробую позже найти этот момент на видео, там понятней объясняют.
Зато увидел, что CB добавили новые возможности построение деревьев, раньше был вариант только семетричного дерева.
--grow-policy
The tree growing policy. Defines how to perform greedy tree construction.
Possible values:
SymmetricTree —A tree isbuilt level by level until the specified depth is reached. On each iteration, all leaves from the last tree level are split with the same condition. The resulting tree structure is always symmetric.
Depthwise — A tree is built level by level until the specified depth is reached. On each iteration, all non-terminal leaves from the last tree level are split. Each leaf is split by condition with the best loss improvement.
Note.Models with this growing policy can not be analyzed using thePredictionDifffeature importance and can be exported only tojsonandcbm.
Lossguide — A tree is built leaf by leaf until the specified maximum number of leaves is reached. On each iteration, non-terminal leaf with the best loss improvement is split.
У меня.... Я делаю выводы из бэктестов в тестере, как вы думаете какой результат вы получите, если ваша система корректно обучена? Практически 90% исход верных входов. Ранее эти же бэктесты не давали такого исхода, из чего делаю вывод, что обучение в данном случае было корректным.
Попробуйте и вы тоже самое.
Не совсем понял мысль. Могу уже сейчас дать советника в обмен на конструктивную критику и багрепорт. Пишите в личку.
Evgeny Dyuka: Не совсем понял мысль. Могу уже сейчас дать советника в обмен на конструктивную критику и багрепорт. Пишите в личку.
Вроде все предельно просто пытался изложить. У вас пока нету системы, как только она будет, вы сможете ее прогнать по истории и сделать выводы, о том на сколько она готова(обучена).
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Оранжевая зона вверху - предсказывает движение вниз, зеленая внизу - движение вверх, толщина степень уверенности нейросети. Работает только на BTCUSD M1 (пока...).
Круто? ))
По виду обычный трендовый индикатор ))). Как часто вы ее переобучаете?
Исходя из этой картинки, обучение происходит крайне редко или не достаточно корректно, потому как в ином случае таких зон просто не было на момент применения обученной системы.
Ни для кого наверное не будет открытием тот факт, что тестер стратегий в МТ, по сути и есть та самая обученная нейросистема.По виду обычный трендовый индикатор ))). Как часто вы ее переобучаете?
Один раз обучал, это первая проба. Зона обучения примерно до 1го февраля, потом тестовый датасет до 24 февраля.
Вообще, эта нейро собрана на коленке, удивительно, что она вообще что то показывает. Есть понимание куда дальше двигаться.
Исходя из этой картинки, обучение происходит крайне редко или не достаточно корректно, потому как в ином случае таких зон просто не было на момент применения обученной системы.
Ни для кого наверное не будет открытием тот факт, что тестер стратегий в МТ, по сути и есть та самая обученная нейросистема.Ну это если совсем из далека смотреть)) При детальном рассмотрении видно, что все на так просто.
Один раз обучал, это первая проба. Зона обучения примерно до 1го февраля, потом тестовый датасет до 24 февраля.
Вообще, эта нейро собрана на коленке, удивительно, что она вообще что то показывает. Есть понимание куда дальше двигаться.
Т.е. по сути вы еще не разработали систему(торговли) по ней, пока вы только видите относительно приемлемый для вас исход предсказаний, а торговать пробовали и какие правила применяете?
Т.е. по сути вы еще не разработали систему(торговли) по ней, пока вы только видите относительно приемлемый для вас исход предсказаний, а торговать пробовали и какие правила применяете?
Принципиально не думаю о превращении в сделки. Как только начинаешь заниматься тейками/стопами/бэктестами сразу мозг скукоживается и начинаешь с мельницами воевать. Делаю индикатор, остальное само сростется.
У вас есть работающие примеры с правильным обучением? Я имею ввиду не секретные нейросети которые делают миллионы профита, такие у всех есть )) А те, которые публичные.
У меня.... Я делаю выводы из бэктестов в тестере, как вы думаете какой результат вы получите, если ваша система корректно обучена? Практически 90% исход верных входов. Ранее эти же бэктесты не давали такого исхода, из чего делаю вывод, что обучение в данном случае было корректным.
Попробуйте и вы тоже самое.
Я думаю по другому. Каждый предиктор разделяется по случайной точке, но выбирается все равно лучшее получившееся разделение.
Пошёл их хелп смотреть, но толком не понял - уж больно запутанно пишут. Попробую позже найти этот момент на видео, там понятней объясняют.
Зато увидел, что CB добавили новые возможности построение деревьев, раньше был вариант только семетричного дерева.
The tree growing policy. Defines how to perform greedy tree construction.
Depthwise — A tree is built level by level until the specified depth is reached. On each iteration, all non-terminal leaves from the last tree level are split. Each leaf is split by condition with the best loss improvement.
Lossguide — A tree is built leaf by leaf until the specified maximum number of leaves is reached. On each iteration, non-terminal leaf with the best loss improvement is split.
У меня.... Я делаю выводы из бэктестов в тестере, как вы думаете какой результат вы получите, если ваша система корректно обучена? Практически 90% исход верных входов. Ранее эти же бэктесты не давали такого исхода, из чего делаю вывод, что обучение в данном случае было корректным.
Попробуйте и вы тоже самое.
Могу уже сейчас дать советника в обмен на конструктивную критику и багрепорт. Пишите в личку.
Не совсем понял мысль.
Могу уже сейчас дать советника в обмен на конструктивную критику и багрепорт. Пишите в личку.
Вроде все предельно просто пытался изложить. У вас пока нету системы, как только она будет, вы сможете ее прогнать по истории и сделать выводы, о том на сколько она готова(обучена).